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Enregistrement W3082645444 · doi:10.3390/biom10091263

Lipid Phosphate Phosphatases and Cancer

2020· review· en· W3082645444 sur OpenAlexafffund
Xiaoyun Tang, David N. Brindley

Notice bibliographique

RevueBiomolecules · 2020
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueSphingolipid Metabolism and Signaling
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesCanadian Cancer Society Research InstituteCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésPhosphataseExtracellularEndoplasmic reticulumSphingolipidIntracellularGolgi apparatusCell biologySphingosineSphingosine-1-phosphatePhosphateChemistryPhospholipidSignal transductionPhosphorylationCell signalingCancer cellPhospholipase DCancerBiochemistryMembraneBiologyReceptor

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Lipid phosphate phosphatases (LPPs) are a group of three enzymes (LPP1-3) that belong to a phospholipid phosphatase (PLPP) family. The LPPs dephosphorylate a wide spectrum of bioactive lipid phosphates, among which lysophosphatidate (LPA) and sphingosine 1-phosphate (S1P) are two important extracellular signaling molecules. The LPPs are integral membrane proteins, which are localized on plasma membranes and intracellular membranes, including the endoplasmic reticulum and Golgi network. LPPs regulate signaling transduction in cancer cells and demonstrate different effects in cancer progression through the breakdown of extracellular LPA and S1P and other intracellular substrates. This review is intended to summarize an up-to-date understanding about the functions of LPPs in cancers.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,015

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,003

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,028
Tête enseignante GPT0,320
Écart entre enseignants0,292 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations51
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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